Care este modelul științific?

model științific este o reprezentare abstractă a fenomenelor și proceselor care le explică. Prin introducerea datelor în model permite studierea rezultatului final.

Pentru a face un model, este necesar să se ridice anumite ipoteze, astfel încât reprezentarea rezultatului pe care dorim să o obținem să fie cât mai exactă și mai simplă, astfel încât să fie ușor de manipulat.

Există mai multe tipuri de metode, tehnici și teorii pentru conformarea modelelor științifice. Și în practică, fiecare ramură a științei are propria sa metodă de a face modele științifice, deși poate include modele din alte ramuri pentru a-și verifica explicațiile.

Principiile modelării permit crearea modelelor în funcție de ramura științei pe care încearcă să le explice.

Modul de a construi modele de analiză este studiat în filosofia științei, în teoria generală a sistemelor și în vizualizarea științifică.

În aproape toate explicațiile fenomenelor, se poate aplica un model sau altul, dar este necesar să se adapteze modelul care trebuie utilizat, astfel încât rezultatul să fie cât mai exact posibil.

Poate că sunteți interesat de cele 6 etape ale metodei științifice și din ce constau.

Părțile generale ale unui model științific

Reguli de reprezentare

Pentru a crea un model, aveți nevoie de o serie de date și o organizare a acestora. Dintr-un set de date de intrare, modelul va furniza o serie de date de ieșire cu rezultatul ipotezelor prezentate

Structura internă

Structura internă a fiecărui model va depinde de tipul de model pe care îl propunem. În mod normal, acesta definește corespondența dintre intrare și ieșire.

Modelele pot fi deterministe atunci când fiecare intrare corespunde aceleiași ieșiri sau, de asemenea, non-deterministe, când diferite ieșiri corespund aceleiași intrări.

Tipuri de modele

Modelele se disting prin forma reprezentării structurii lor interne. Și de acolo putem stabili o clasificare.

Modele fizice

În cadrul modelelor fizice putem distinge modelele teoretice și practice. Cele mai utilizate tipuri de modele practice sunt modelele și prototipurile.

Ele reprezintă o reprezentare sau o copie a obiectului sau a fenomenului de studiu, ceea ce permite studierea comportamentului acestora în situații diferite.

Nu este necesar ca această reprezentare a fenomenului să se desfășoare pe aceeași scară, ci să fie proiectată astfel încât datele rezultate să poată fi extrapolate la fenomenul original în funcție de mărimea fenomenului.

În cazul modelelor fizice teoretice, ele sunt considerate modele atunci când dinamica internă nu este cunoscută.

Prin aceste modele încercăm să reproducem fenomenul studiat, dar fără să știm cum să îl reproducem, includem ipoteze și variabile pentru a încerca să obținem explicația de ce acest rezultat este obținut. Se aplică în toate variantele fizicii, cu excepția fizicii teoretice.

Modele matematice

În cadrul modelelor matematice, scopul este reprezentarea fenomenelor printr-o formulare matematică. Acest termen este, de asemenea, folosit pentru a se referi la modele geometrice în design. Ele pot fi împărțite în alte modele.

Modelul determinist este unul în care se presupune că datele sunt cunoscute și că formulele matematice utilizate sunt corecte pentru a determina rezultatul în orice moment, în limitele observabile.

Modelele stochastice sau probabiliste sunt cele în care rezultatul nu este exact, ci o probabilitate. Și în care există o incertitudine dacă abordarea modelului este corectă.

Modelele numerice, pe de altă parte, sunt cele care prin seturi numerice reprezintă condițiile inițiale ale modelului. Aceste modele sunt cele care permit simularea modelului schimbând datele inițiale pentru a ști cum se va comporta modelul dacă ar avea alte date.

În general, modelele matematice pot fi, de asemenea, clasificate în funcție de tipul de intrări cu care lucrați. Acestea pot fi modele euristice în care se caută explicații ale cauzei fenomenului care este observat.

Sau pot fi modele empirice, unde verifică rezultatele modelului prin rezultatele obținute din observație.

Și, în final, pot fi clasificate și în funcție de obiectivul pe care doresc să îl atingă. Ele pot fi modele de simulare în care încercați să prezicați rezultatele fenomenului care este observat.

Ele pot fi modele de optimizare, în care funcționează modelul și se încearcă să se caute punctul care este improbabil pentru a optimiza rezultatul fenomenului.

Pentru a finaliza, ele pot fi modele de control, în cazul în care încearcă să controleze variabilele pentru a controla rezultatul obținut și să poată modifica, dacă este necesar.

Modele grafice

Prin intermediul resurselor grafice se face o reprezentare a datelor. Aceste modele sunt de obicei linii sau vectori. Aceste modele facilitează viziunea fenomenului reprezentat prin tabele și grafice.

Model analogic

Este reprezentarea materială a unui obiect sau a unui proces.Este folosit pentru a valida anumite ipoteze care altfel ar fi imposibil de contrazis. Acest model are succes atunci când reușește să provoace același fenomen pe care îl observăm, în analogul său

Modele conceptuale

Acestea sunt hărți ale conceptelor abstracte care reprezintă fenomenele care trebuie studiate, inclusiv ipoteze care ne permit să vedem rezultatul modelului și să putem să ne adaptăm.

Ei au un nivel ridicat de abstractizare pentru a explica modelul. Acestea sunt modelele științifice per se, în care reprezentarea conceptuală a proceselor reușește să explice fenomenul care trebuie observat.

Reprezentarea modelelor

De tip conceptual

Factorii modelului sunt măsurați printr-o organizare a descrierilor calitative ale variabilelor de studiu în cadrul modelului.

Tipul matematic

Printr-o formulare matematică, se stabilesc modele de reprezentare. Nu este necesar ca acestea să fie numere, ci că reprezentarea matematică poate fi grafice algebrice sau matematice

De tip fizic

Atunci când se creează prototipuri sau modele care încearcă să reproducă fenomenul care trebuie studiat. În general, ele sunt utilizate pentru a reduce scara necesară reproducerii fenomenului care este studiat.

referințe

1. BOX, George EP. Robustețea în strategia construirii modelului științific. Robustnost in statistics, 1979, voi. 1, p. 201-236.
2. BOX, George EP; Hunter, William Gordon; HUNTER, J. Stuart.Statistici pentru experimentatori: o introducere în design, analiza datelor și construirea de modele. New York: Wiley, 1978
3. VALDÉS-PÉREZ, Raúl E .; ZYTKOW, Jan M .; SIMON, Herbert A. Construirea modelului științific ca căutare în spații matrice. EnAAAI. 1993. p. 472-478.
4. HECKMAN, James J. 1. Modelul științific al cauzalității. Metodologia sociologică, 2005, voi. 35, nr. 1, p. 1-97.
5. KRAJCIK, Joseph; MERRITT, Joi. Angajarea studenților în practicile științifice: Cum arată construirea și revizuirea modelelor în clasa științifică ?. The Science Teacher, 2012, vol. 79, nr. 3, p. 38.
6. ADÚRIZ-BRAVO, Agustín; IZQUIERDO-AYMERICH, Mercè. Un model de model științific pentru predarea științelor naturale. Jurnal electronic de cercetare în educația științifică, 2009, fără ESP, p. 40-49.
7. GALAGOVSKY, Lydia R .; ADÚRIZ-BRAVO, Agustin. Modele și analogii în predarea științelor naturale. Conceptul de model didactic analogic. Teaching of Sciences, 2001, voi. 19, nr. 2, p. 231-242.